BA-Net：一种深度学习方法，可使用卫星图像的时间序列来绘制和绘制燃烧区域的日期 在过去的几十年中，用于烧伤区域的地图绘制和从遥感影像确定日期的方法一直是广泛研究的对象。 当前方法的局限性，以及对它们所需的输入数据的大量预处理，使其难以改进或应用于不同的卫星传感器。 在这里，我们探索基于每日多光谱图像序列的深度学习方法，这是一种有前途且灵活的技术，可应用于具有各种空间和光谱分辨率的观测。 我们使用从VIIRS 750 m波段重新采样到0.01º空间分辨率网格的输入数据测试了全球五个区域的建议模型。 派生的燃烧区域已针对更高分辨率的参考地图进行了验证，并与MCD64A1 Collection 6和FireCCI51全局燃烧区域数据集进行了比较。 我们显示，尽管使用的空间分辨率观测值低于两个全局数据集，但拟议的方法在燃烧区域测绘的任务中取得了竞争性的结果。 此外，与最先进的产品相比，我们改善

Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting 论文的数据集，反映了广泛的具有挑战性的多水平预测问题中普遍观察到的特征。每个数据集的大致描述如下： Electricity。UCI电力负荷图数据集包含370个客户的每小时总用电量，我们使用过去一周的数据(即168小时)来预测第二天(即24小时)的消耗量。 Traffic。UCI PEM-SF交通数据集描述了[41]中440条旧金山湾区高速公路的占用率（yt为[0，1]）。根据电力数据集，它也按小时级别汇总，具有相同的后退窗口和预测范围。 Retail。来自Kaggle competition[14]的Favorita杂货销售数据集，它结合了不同产品和商店的元数据，以及其他每天采样的外生时变输入。我们使用90天的历史信息预测未来30天的产品销售记录 Volatility.。OMI实现库[19]包含了31个股票指数的日实现波动值，这些波动值是根据当日数据计算出来的，同时还包含了日收益。在我们的实验中，我们使用过去一年的信息(即252个工作日)来考虑未来一周(即5个工作日)的预测

混沌时间序列分析与预测工具箱 Version2.0，该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有:产生混沌时间序列(chaotic time series)等

近似熵 (ApEn) 是分析时间序列数据复杂性的流行工具，尤其是在临床研究中。 这个函数是 ApEn 的一个非常简单有效的实现，基于向量化概念，它大大提高了 for 循环实现的速度。 它还包含一个测试代码 (foo.m)，用于生成不同模拟时间序列数据的 ApEn 图，以帮助理解用法。 测试代码生成的图类似于 Ki H. Chon 在 2009 年发表于 IEEE Eng in Med Biol 的论文中出现的图，讨论了我们应该使用什么 r 值。

SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,s) 季节性自回归移动平均模型，结构参数有七个 AR(p) 自回归模型，即用自己回归自己。基本假设是，当前序列值取决于序列的历史值。p 表示用多少个历史值来回归出预测值。 要确定初始 p，需要查看PACF图并找到最大的显著时滞，在 p 之后其它时滞都不显著。 MA(q) 移动平均模型，是对时间序列的误差进行建模，并假设当前误差取决于带有滞后的误差。可以在ACF图上找到初始值。 结合以上两种方法：AR(p)+MA(q)=ARMA(p,q)AR(p)+MA(q)=ARMA(p,q)AR(p)+MA(q)=ARMA(p,q)，就是自回归移动平均模型 剩下的参数

SPSS和Matlab进行时间序列预测 1.移动平均和滑动平均计算......

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Arauto 用于时间序列实验和预测的交互式工具 Arauto是一个开源框架，旨在简化建模和实验时间序列分析和预测的过程。 Arauto提供了一个直观的交互式界面，可以使用自回归模型（AR，ARMA，ARIMA，SARIMA，ARIMAX和SARIMAX）探索模型的不同参数。 越来越多的估计器和算法正在研究中。 关于Arauto的博客文章 Arauto在Towards Data Science的Medium博客上得到了推荐。 。 特征 支持外源回归变量（独立变量） 季节性分解可让您了解数据的趋势，季节性和残差 使用增强Dickey-Fuller检验的平稳性检验 自定义数据转换的平稳性：您可以使用从一阶差异到季节性日志来转换数据 ACF （自相关函数）和PACF （偏相关函数）用于项估计 自定义ARIMA术语或让Arauto根据您的数据选择最适合您的 网格搜索功能可进行参数调整 代码生成

延迟深度回声状态网络及其在时间序列预测中的应用.pdf

长时间序列气象数据结合随机森林法早期预测冬小麦产量.pdf